matlab擬合工具箱為什麼擬合不了三維

『壹』 matlab 三維數據擬合問題，急急急！！！！！！

用matlab cftool工具箱來選擇ploynomial進行擬合，擬合效果（源看似很好）並不一定符合你要求。你可以用得到的擬合函數，來驗證（yi=f(xi)）是否與已知數據(y值)基本相吻合。
一般我們的擬合函數，可以用下列方法來進行。
fun=@（a，x）a(1)*x(1)+a(2)*x(2)+。。。 %自定義函數
[a,resnorm,resial,exitflag]=lsqcurvefit(fun,x0,X,y); %x0——初值，X=[x y];
或
[a,r,J] = nlinfit(X,y,fun,x0);
求得擬合函數後，繪制圖形
xa=[。。。], ya=[。。。];
[x,y]=meshgrid(xa,ya);
z=f(x,y);
mesh(x,y,z)
xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z');
如有還問題，可以再幫你。

『貳』 MATLAB曲線擬合工具箱sftool擬合三位函數中的數據點怎麼導入

如你的數據保存的格式是xls的話，可以用xlsread（）函數，將Excel數據導入MATLAB中。以矩陣A形式存內儲，然後導入sftool工具容箱。

實現代碼：

A=xlsread('example.xls',) %對於高版本的matlab，也可以讀xlsx格式的數據

x=A(:,1)

y=A(:,2)

z=A(:,3)

sftool %打開sftool工具箱，分別把x導入X input中，y導入Y input中，z導入Z input中

設置擬合函數，可以自選函數，也可以自定義函數

。。。。。。

以下為一個實例，供參考。

『叄』 請問用matlab做出三維曲線擬合後再加什麼函數才可以看到擬合的精度啊

頻率直方圖我沒太用過 但是其他形式的曲線 比如控制領域的時域圖用一下方法是可以實現的。
首先：想辦法讀出樣本點，x=(),y=() (在7.0里用小括弧就可以了，不同版本可以自行改一下）
之後可參見如下方法，我也是轉載ilove.MATLAB論壇上的方法 用過很好用
轉載：「在Matlab 6.5以上的環境下，在左下方有一個"Start"按鈕，如同Windows的開始菜單，點開它，在目錄"Toolboxes"下有一個"Curve Fitting"，點開"Curve Fitting Tool"，出現數據擬合工具界面，基本上所有的數據擬合和回歸分析都可以在這里進行。
下面給你簡單介紹一下它的使用方法。
首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標的各個數據，另外一個是你要的y坐標的各個數據。輸入以後假定叫x向量與y向量，可以在workspace裡面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數一致，如果不一致的話是不能在工具箱裡面進行擬合的。
例如在命令行里輸入下列數據:
x=(0:0.02:0.98)';
y=sin(4*pi*x+rand(size(x)));
此時x-y之間的函數近似的為正弦關系，頻率為2，但是存在一個誤差項。
可以通過作圖看出它們的大體分布:
plot(x,y,'*','markersize',2);
打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的"Data..."按鈕，出現一個Data對話框，在Data Sets頁面里，在X Data選項中選取x向量，Y Data選項中選取y向量，如果兩個向量的元素數相同，那麼Create data set按鈕就激活了，此時點擊它，生成一個數據組，顯示在下方Data Sets列表框中。關閉Data對話框。此時Curve Fitting Tool窗口中顯示出這一數據組的散點分布圖。
點擊Fitting...按鈕，出現Fitting對話框，Fitting對話框分為兩部分，上面為Fit Editor，下面為Table of Fits,有時候窗口界面比較小，Fit Editor部分會被收起來，只要把Table of Fits上方的橫條往下拉就可以看見Fit Editor。在Fit Editor裡面點擊New Fit按鈕，此時其下方的各個選框被激活，在Data Set選框中選中剛才建立的x-y數據組，然後在Type of fit選框中選取擬合或回歸類型，各個類型的擬合或回歸相應的分別是：
Custom Equations 用戶自定義函數
Expotential e指數函數
Fourier 傅立葉函數，含有三角函數
Gaussian 正態分布函數，高斯函數
Interpolant 插值函數，含有線性函數，移動平均等類型的擬合
Polynomial 多項式函數
Power 冪函數
Rational 有理函數（不太清楚，沒有怎麼用過）
Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑擬合，不太清楚）
Sum of sin functions正弦函數類
Weibull 威布爾函數（沒用過）
不好意思，沒有學過數理統計，所以很多東西都是用了才知道，翻譯也就不太准確。不過在Type of fit選框下方有一個列表框，基本上各個函數類里的函數都寫成解析式列在下方以供選擇，所以找合適的函數還是比較容易的。
在這個Type of fit選框中選擇好合適的類型，並選好合適的函數形式。於是點擊Apply按鈕，就開始進行擬合或者回歸了。此時在Curve Fitting Tool窗口上就會出現一個擬合的曲線。這就是所要的結果。
在上面的例子中，選擇sum of sin functions中的第一個函數形式，點擊Apply按鈕，就可以看見擬合得到的正弦曲線。
在Fitting對話框中的Results文本框中顯示有此次擬合的主要統計信息，主要有
General model of sin1:
....... (函數形式）
Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信區間內的擬合常數）
a1=... ( ... ...) （等號後面是平均值，括弧里是范圍）
....
Godness of fit: (統計結果）
SSE: ... （方差）
R-squared: ... (決定系數，不知道做什麼的）
Adjusted R-squared: ... (校正後的決定系數，如何校正的不得而知）
RMSE: ... (標准差）
上面的例子中經過擬合得到的函數最後為
y=0.9354*sin(12.36x+6.886)
頻率為1.98加減0.03，和原來設置的頻率為2符合，相對誤差為1.5%。
這是曲線擬合工具箱的一個最簡單的使用方法，上面還有很多功能，寫是寫不完的，自己參照這個基本的思路，翻著英漢詞典，看著幫助，然後一個按鈕一個按鈕的試吧。
另外要說的是，如果想把這個擬合的圖像導出的話，在Curve Fitting Tool窗口的File菜單下選Print to Figure，此時彈出一個新的圖像窗口，裡面是你要導出的圖像，在這個figure窗口的File菜單里再選Export，選擇好合適的格式，一般是jpeg，選擇好路徑，點擊OK就可以了。出來的圖像可以在Word等編輯環境中使用，就不多說了。
要修改圖像的性質，如數據點的大小、顏色等等的，只需要在對象上點右鍵，就差不多可以找到了。」

上面所說的X，Y向量就是樣本點。
下面是轉載的網址，希望有用處

ilovematlab是個不錯的論壇，我也是剛發現，不過幫助很大，基本的問題在那都會有答案。

『肆』 利用matlab 三維數據擬合

有很多方法可以做到的，如果你是初學matlab可以試試matlab的三維擬合工具箱
你在命令行內鍵入sftool，就可容以調出這個工具箱。這個是比較簡單實用的一個。
除了這個以外，多維度的可以用lsqnonlin命令來實現。還有許多的你可以自己查查以選擇最優的方法來擬合。

『伍』 請問matlab cftool工具箱如何進行三元擬合

擬合工具箱實現不了三個變數的擬合，可以考慮二維插值。

『陸』 用matlab擬合三維（空間曲線）問題！怎麼擬合

第一步：輸入x，y，z對應數值，十組以上，以保證擬合的精度
第二步：用polt3(x,y,z)函數，繪出三維曲版線
第三步：權利用你熟悉的三維曲線方程，判斷其三維曲線的擬合函數
第四步：用inline（）函數，自定義擬合函數
第五步：初定x，y的初值（）
第六步：用nlinfit（）函數或lsqcurvefit函數，擬合出方程的系數
第七步：用相關系數函數，求出相關系數R^2，當R^2比較接近1時，這說明定義的擬合函數是正確的。

『柒』 matlab三維曲線擬合

三維曲線（非線性）擬合步驟 1 設定目標函數. （M 函數書寫）% 可以是任意的 例如： function f=mydata(a,data) %y 的值目標函數值 或者是第三維的,a=[a(1) ，a(2)] 列向量 x=data(1,:); %data 是一 2 維數組，x=x1 y=data(2,:); %data 是一 2 維數組，x=x2 f=a(1)*x+a(2)*x.*y; 0000000000000000000 %這里的 a(1)， a(2)為目標函數的系 數值。 f 的值相當於 ydata 的值 2 然後給出數據 xdata 和 ydata 的數據和擬合函數 lsqcurvefit 例如： x1=[1.0500 1.0520 1.0530 1.0900 1.0990 1.1020 1.1240 1.1420... 1.1490 1.0500 1.0520 1.0530 1.0900 1.0990 1.1020 1.1240 1.1420 1.1490]; x2=[3.8500 1.6500 2.7500 5.5000 7.7000 3.3000 4.9500 8.2500 11.5500... 1.6500 2.7500 3.8500 7.7000 3.3000 5.5000 8.2500 11.5500 4.9500]; ydata=[56.2000 62.8000 62.2000 40.8000 61.4000 57.5000 44.5000 54.8000... 53.9000 64.2000 62.9000 64.1000 63.0000 62.2000 64.2000 63.6000... 52.5000 62.0000]; data=[x1;x2]; %類似於將 x1 x2 整合成一個 2 維數組。 a0= [-0.0014,0.07]; option=optimset('MaxFunEvals',5000); format long; [a,resnorm]=lsqcurvefit(@mydata,a0,data,ydata,[],[],option); yy=mydata(a,data); result=[ydata' yy' (yy-ydata)'] % a 的值為擬合的目標函數的參數值 利用 lsqcurvefit 進行擬合的 它完整的語法形式是： % [x,resnorm,resial,exitflag,output,lambda,jacobian] =lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options)

『捌』 matlab的CurveFitting 工具箱里，不顯示擬合後曲線

1.打開CFTOOL工具箱。在Matlab 6.5以上的環境下，在左下方有一個"Start"按鈕，如同Windows的開始菜單，點開它，在目錄"Toolboxes"下有一個"Curve Fitting"，點開"Curve Fitting Tool"，出現數據擬合工具界面，基本上所有的數據擬合和回歸分析都可以在這里進行。

7.圖片導出。另外要說的是，如果想把這個擬合的圖像導出的話，在Curve Fitting Tool窗口的File菜單下選Print to Figure，此時彈出一個新的圖像窗口，裡面是你要導出的圖像，在這個figure窗口的File菜單里再選Export，選擇好合適的格式，一般是jpeg，選擇好路徑，點擊OK就可以了。出來的圖像可以在Word等編輯環境中使用，就不多說了。
要修改圖像的性質，如數據點的大小、顏色等等的，只需要在對象上點右鍵，就差不多可以找到了。

『玖』 用matlab擬合三維問題，怎麼擬合

用matlab擬合三維問題，怎麼擬合
用matlab cftool工具箱選擇ploynomial進行擬合，擬合效果（看似版很好）並不一定符合權你要求。你可以用得到的擬合函數，來驗證（yi=f(xi)）是否與已知數據(y值)基本相吻合。

『拾』 為什麼用曲線擬合工具箱時，Data不能輸入數據MATLAB

不是matlab安裝的問題，這個問題我也遇到過，遍求解答無果之後，終於自版己摸索出來了。是這樣的權，不要用gui中的data按鈕來新建數據集，而要在matlab命令窗口中，輸入命令：cftool（a,b）,其中a，b就是你要設置的x、y坐標的向量。這樣出來散點圖，之後再在cftool工具箱的gui中點fitting按鈕，選擇曲線擬合